生物醫(yī)學(xué)顯微圖像分割與識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代人生活節(jié)奏的加快和運(yùn)動(dòng)娛樂的增多，人體周圍神經(jīng)的損傷極為普遍，但神經(jīng)損傷的治療一直是外科臨床上的難題。在周圍神經(jīng)損傷修復(fù)手術(shù)中，最理想能做到相同性質(zhì)的神經(jīng)功能束準(zhǔn)確對(duì)接，但是人體神經(jīng)結(jié)構(gòu)微小、物質(zhì)透明和形狀多變，這些生理特性不能滿足醫(yī)生肉眼直接觀察定性對(duì)接，一直以來外科臨床上對(duì)神經(jīng)損傷后的修復(fù)與再生效果都不理想，迄今仍未找到療效令人滿意的修復(fù)方法。計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，推動(dòng)了人體結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)三維重建與可視化研究的發(fā)展，通過計(jì)算機(jī)技

2、術(shù)構(gòu)建神經(jīng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的三維圖像能形象地反映神經(jīng)全長(zhǎng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及其變化規(guī)律，對(duì)周圍神經(jīng)損傷修復(fù)術(shù)具有重要的輔導(dǎo)治療意義。目前，對(duì)周圍神經(jīng)的三維可視化的研究集中于圖像的制備和配準(zhǔn)，已取得了很好的解決方法，通過手工分割，借助于市場(chǎng)上現(xiàn)成的醫(yī)學(xué)三維重建軟件，三維重建也已被有效地解決。而國(guó)內(nèi)外罕見對(duì)神經(jīng)束的自動(dòng)分割技術(shù)和自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的報(bào)道，神經(jīng)束的自動(dòng)分割和識(shí)別仍待研究。
　　 本文主要研究利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)分割神經(jīng)束和神經(jīng)束內(nèi)神經(jīng)纖維

3、陽性色斑，利用模式識(shí)別的知識(shí)設(shè)計(jì)分類器對(duì)陽性色斑進(jìn)行識(shí)別和統(tǒng)計(jì)，通過計(jì)算神經(jīng)束內(nèi)各神經(jīng)纖維占比率來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)束的功能識(shí)別。本文主要研究工作有:
　　 1.分析通用的神經(jīng)切片Karnorvsky-Roots染色方法在圖像特征上的不足，介紹了有利于神經(jīng)束分割和識(shí)別的Karnovsky-Roots-甲苯胺藍(lán)-水溶性猩紅復(fù)染色方法，并對(duì)染色結(jié)果圖像的特性進(jìn)行了分析。
　　 2.神經(jīng)束的分割。針對(duì)神經(jīng)切片顯微圖像的不利于經(jīng)典方法分割

4、的特性，設(shè)計(jì)空間模糊C均值聚類分割方法(SFCM)，在HSI顏色模型的S分量上分割神經(jīng)束，利用直方圖模糊C均值預(yù)分割來確定最佳分類數(shù)和初始化參數(shù)，實(shí)現(xiàn)SFCM性能的改善。此方法不僅能克服原圖像中顏色重疊和目標(biāo)對(duì)比度低等不利于分割的缺點(diǎn)，而且從S分量圖上避開了原圖像的真彩色、顏色混合和光照不均等特性。
　　 3.神經(jīng)束內(nèi)神經(jīng)纖維陽性色斑的分割。首先設(shè)計(jì)帶內(nèi)外標(biāo)記的分水嶺分割算法，分割所有的神經(jīng)纖維陽性色斑區(qū)域，然后通過區(qū)域面積和圓

5、弧度設(shè)定粘連色斑判定條件，用模糊C均值分割粘連色斑。
　　 4.神經(jīng)束內(nèi)神經(jīng)纖維陽性色斑的識(shí)別和統(tǒng)計(jì)。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)纖維陽性色斑的分類和統(tǒng)計(jì)。提取神經(jīng)纖維陽性色斑的形態(tài)特征和顏色特征，設(shè)計(jì)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過手工提取訓(xùn)練和測(cè)試樣本，經(jīng)訓(xùn)練和測(cè)試后，完成BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知類別的神經(jīng)纖維陽性色斑的識(shí)別與統(tǒng)計(jì)。
　　 5.神經(jīng)束的功能識(shí)別。計(jì)算各神經(jīng)束內(nèi)神經(jīng)纖維的占比率，據(jù)此來識(shí)別神經(jīng)束的功能。